基于RBFNN与CMGA的催化转化器劣化预测

• 作者: 王忠 祁利巧 胡明江 郑国兵 魏长河
• 来源期刊: 内燃机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 内燃机 催化转化器 RBFNN CMGA 劣化预测 转化效率
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TK413.7
• 字数: 3812字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0925.2009.02.019

摘要

应用径向基函数网络(RBFNN)和压缩映射遗传算法(CMGA)的融合理论,提出了车用催化转化器劣化的在线预测策略.利用催化转化器劣化试验数据作为RBFNN的输入,影响催化转化器劣化的性能参数作为RBFNN的输出,进行了车用催化转化器劣化的模糊预测.利用RBF-CMGA融合预测策略,进行了车用催化转化器的空燃比特性、起燃比特性的劣化试验.结果表明: CO、HC和NOx的劣化系数分别为1.27、1.48、1.03,验证了该融合预测策略具有较好的分辨率,可用于车用催化器在线劣化预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠	江苏大学汽车与交通工程学院	280	1991	20.0	31.0
2	魏长河	江苏大学汽车与交通工程学院	9	29	4.0	5.0
3	胡明江		45	128	5.0	8.0
5	祁利巧		5	16	3.0	4.0
8	郑国兵	江苏大学汽车与交通工程学院	4	27	3.0	4.0